单系统齐次和非齐次微分方程解的有界性

本首先研究了单系统齐次微分方程系数矩阵与解的关系；并给出了解的有界性与特征函数之间的一般关系，最后讨论了非齐次线性方程解的有界性。     

非齐次偏微分方程混合问题的形式解

通过待定函数法给出了非齐次偏微分方程混合问题的形式解，从数学角度说明了齐次化原理。     

带风险指数的金融均衡的存在性定理及其结构特征(下)

本文主要论证了在不完全市场条件下带风险指数的金融均衡的存在性，并揭示其均衡结构的特征．本文中建立的模型是一、二期货币投入产出金融经济且具有可微的资产结构，这一模型包括了许多具有特殊资产结构的均衡模型，如实资产结构、虚资产结构、恒秩资产结构的均衡模型．因此本文的这一模型具有广泛的应用前景和实用价值．接着给出了本文的金融均衡的存在性定理，再借助微分拓扑给出它的证明过程，这一证明过程较之以前证明均衡存在性的经典方法（如Duffie，D＆W．Shfer（1985）的方法）要简便得多．同时也应注意到本文的这一结论既适用于资产市场下会随机风险因素的情形，也适用于商品空间为无限维的情形，除此之外，还给出了怎样判别资产结构是否属于T类的判别法，为检验均衡存在性提供了更为便利的途径．最后，本文论证了在金融市场里，尽管由于稀缺性的存在，从而导致均衡分配的多样化，然而均衡分配集却形成了一光滑子流，但该流形的维数与稀缺性有关．换句话说，尽管市场是不完全的，但均市分配不确定性的反却是可比的．如此使得人们对均衡资产结构的认识更进一步．     

信号数的一个非参数检验法

木文提出信号数的一个非参数检验法:即对燥声分布的形式没有特殊假定下去检验信号的个数.并证明了这种方法应满足一个基本性质:即相合性.它意味着当观察数愈来愈大时,我们可以用任意接近于1的概率正确地定出信号的真正个数.     

基于项重写技术的机器发现逻辑

机器学习与机器发现的研究需要借鉴机器定理证明技术的成果和现代科学哲学的方法论.遵循这两个观点,本文扩展了基于项重写规则法的机器定理证明技术,使之能解决某些有关机器发现的问题.在此基础上给出了Lakatos 发现方法论的一个形式系统,并建立了实现Lakatos方法的算法.     

R.S.Singh的一个猜想的证明:离散情形

本文讨论了一维离散指数族在平方误差损失下的经验Bayes估计问题.证明了其参数的任何经验Bayes估计的渐近最优收敛速度都不可能达到O(n^-1),即使参数空间被限定于一个有限区间.这意味着,Singh(对Lebesgue指数族情形提出)的一个猜想,在离散指数族情形,被证明是正确的.     

关于非实验区中考数学考查内容的要求

要严格按照《九年义务教育全日制初级中学数学教学大纲（试用）修订版》（以下简称为教学大纲）所规定的数学教学内容范围确定试题所涉及的数学内容．整卷所涉及的数学知识应该覆盖教学大纲所列出的有理数、整式的加减、一元一次方程、二元一次方程组、一元一次不等式和一元一次不等式组、整式的乘除、因式分解、分式、数的开方、二次根式、一元二次方程、     

广义拟变分不等式解集的稳定性及本质连通区的存在性

在赋范线性空间下．讨论广义拟变分不等式解集的稳定性，证明了满足一定连续性和凸性条件的广义拟变分不等式问题构成的空间M中，大多数(在Baire分类意义下)广义拟变分不等式问题的解集是稳定的，并证明了M中每一个广义拟变分不等式的解集至少存在一个本质连通区。